くりくりすーがくれっすん~AI のための数学第一歩~
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クリクリの皆が機械学習のための数学をする本です。 ベクトル・行列と超準解析による微分法の基礎から簡単な機械学習アルゴリズムを導出・pythonで実装します。 サンプルは線形代数を初め(2.1)と微積分の初め(3.1)を収録。 本文B5 94ページ,オモテ表紙ウラ表紙込み 目次: 2 くりくり♡ せんけーだいすーにゅうもん♪ 2.1 ベクトル 平面ベクトルの定義と演算 n 次元ベクトル ティータイム:一般線形空間 2.2 行列 行列の定義と演算 線形写像 2.3 第一章の参考文献 3 くりくり♡ びぶんにゅうもん♪ 3.1 微分のイントロダクション 3.2 実数と極限 極限の定義 実数と超実数 超実数の性質 極限の定義リターンズ! 3.3 微分 微分の定義と性質 多変数関数の微分 3.4 最大・最小・極値 3.5 第二章の参考文献
クリクリの皆が機械学習のための数学をする本です。
ベクトル・行列と超準解析による微分法の基礎から簡単な機械学習アルゴリズムを導出・pythonで実装します。
サンプルは線形代数を初め(2.1)と微積分の初め(3.1)を収録。
本文B5 94ページ,オモテ表紙ウラ表紙込み
目次:
2 くりくり♡ せんけーだいすーにゅうもん♪
2.1 ベクトル
平面ベクトルの定義と演算
n 次元ベクトル
ティータイム:一般線形空間
2.2 行列
行列の定義と演算
線形写像
2.3 第一章の参考文献
3 くりくり♡ びぶんにゅうもん♪
3.1 微分のイントロダクション
3.2 実数と極限
極限の定義
実数と超実数
超実数の性質
極限の定義リターンズ!
3.3 微分
微分の定義と性質
多変数関数の微分
3.4 最大・最小・極値
3.5 第二章の参考文献